改进遗传算法求解带模糊时间窗冷链配送问题

为优化冷链物流配送路径,降低配送成本、提高客户对产品送达时间的满意度水平是冷链物流的关键。考虑到冷链物流承载的货物具有一定的特殊性且对温度的要求较高,提出在冷链物流配送中设定模糊时间窗反映顾客满意度。建立了运输成本、货损成本、时间成本等配送成本最小化和以模糊时间窗进行量化客户满意度最大化的多目标优化模型,采用改进遗传算法求解带模糊时间窗冷链配送问题。通过算例分析,验证了模型和算法的有效性与研究的实用价值。     

基于禁忌搜索算法的物流系统车辆路径优化

增强物流企业的市场竞争力,提高配送效率、优化配送车辆路径、降低配送成本、增强客户满意度是关键。考虑到物流系统配送的现状,在传统配送路径模型的基础上加入软时间窗约束、配送车辆额定工作时间约束来分别反映客户的满意度、车辆的工作状态,以运输费用、非时间窗内服务产生的惩罚成本、车辆超时工作的折损成本、车辆启动成本4部分之和为目标函数,构建了带软时间窗的物流系统车辆路径模型。针对问题,在禁忌搜索算法的基础上,设置4种邻域变化规则来改进局部搜索;在有无时间窗条件下,分别用MATLAB对算例求解,比较配送路径的最佳方案与最低成本,验证模型和算法的有效性。     

考虑客户满意度的车辆路径优化及其算法研究

针对当前车辆路径问题中较少考虑客户满意度的情况,构建了基于模糊时间窗的车辆到达时间满意度函数和货物运输时长满意度函数,以最大化客户满意度和最小化配送总成本为目标建立VRPCCS数学模型.为了求解该问题,考虑到传统遗传算法存在依赖初始解、收敛速度较慢、容易陷入局部最优等缺点,设计改进的遗传算法与大规模邻域搜索算法相结合的混合算法进行求解,通过选取算例并与传统遗传算法进行对比,验证了模型和算法的可行性和有效性.实验仿真结果表明考虑客户满意度的物流配送方式不仅能够有效提升客户满意度,也能够降低物流企业配送成本以及车辆空载率,对于物流企业的车辆配送路径决策具有一定的参考意义.     

考虑动态需求的多中心沿途补货冷链物流配送路径优化

为提升冷链物流配送效率、降低物流成本,本文在综合考虑多配送中心、客户动态需求、沿途补货策略的前提下,建立以总配送成本和客户满意度最优为目标的冷链物流配送模型.模型采用主目标法处理客户满意度和成本之间的背反关系,将动态问题按照时间轴依次分解为一系列的静态调度子问题并考虑了5种配送成本.本文提出自适应大邻域搜索算法求解该模型,设计了三种破坏算子和三种修复算子,对小中大三种不同规模的算例进行测算.结果表明该算法在速度、精度和稳定性上表现良好,对求解此类问题有较好的适应性和准确性.与不考虑沿途补货策略的动态配送方案相比,沿途补货策略可使成本降低23.06%、客户满意度提升8.69%.结果表明提出的配送方案可很好地节约企业的配送资源、减少配送成本、增强竞争力.     

考虑客户满意度的带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化

针对带时间窗的多中心半开放式车辆路径问题，以总配送成本最小化和客户满意度最大化为目标，提出了双目标冷链物流路径优化模型。针对NSGA-Ⅱ算法容易陷入局部最优等缺点，结合粒子群算法生成种群方式，设计一种改进的NSGA-Ⅱ算法。通过仿真对比实验，结果表明，所提出的算法和模型可有效解决带时间窗的多中心半开放式冷链物流车辆路径优化问题，且改进算法性能更优，同时分析了总配送成本与客户满意度之间的关系，为冷链物流企业带来一定的管理启示。     

新零售背景下生鲜食品超市配送路径优化研究

如今,生鲜食品呈现小规模、多批次和顾客对物流配送时间要求严格的特点。针对新零售下生鲜食品超市物流配送过程中,存在的物流配送成本高与物流配送时间长造成的顾客满意度低等问题,文中构建了带软时间窗约束的生鲜食品超市物流配送路径优化模型。以运输成本与惩罚成本最小化为目标,采用遗传算法进行求解。结果表明,遗传算法求得的物流配送路线,可节约配送成本,减少运输距离和运输时间,对提高生鲜食品超市的经济效益和顾客满意度提供了新的解决思路。     

装配式建筑预制构件物料配送问题及其求解算法研究

针对装配式建筑预制构件的物料加工配送直接影响施工进度和成本的问题，结合装配式建筑预制构件场内加工物流配送情况，提出一种带时间窗的加工点物料配送方法，建立配送成本最小化的目标函数，选择遗传算法进行求解，采取实值分段编码，寻求可以满足各项配送约束的最优解，有效降低物料配送成本.     

基于PSC-IGA算法的数字化车间仓配一体化研究

文章针对数字化车间内部的仓配一体化问题,以装配生产线的物料需求时间和数量为拉动因素,考虑物料配送效率和立库运行效率,将仓配问题分为2个层次,首先通过生产排程确定时间窗,以配送效率最大化为目标构建物料配送路径规划模型,然后构建货位分配多目标优化模型.采用两阶段的遗传算法进行求解,提出基于多色集合约束的遗传算法(polyc...     

生鲜品多中心区域协作半开放式配送路径研究

针对生鲜产品区域配送问题,在新物流理念下,建立了区域协作下多中心半开放式配送路径.鉴于生鲜品配送的独特性,将时间窗及满意度考虑在内,构建在时间惩罚、满意度指标及路径约束条件下的成本优化模型.结合A生鲜企业数据,设计了一种改进的自适应遗传算法与变邻域搜索算法相结合的混合算法解决问题.通过仿真实验证明模型合理性以及算法实效性.实验表明,区域协作下多中心半开放式配送方案对比各区域独立封闭式配送方案具有改进性,提高了物流配送的效率,降低成本同时保证高客户满意度,有助于生鲜配送企业整体发展.并在此基础上,对生鲜配送企业进一步发展提出建议.     

基于多目标优化的渔获物冷链配送

远洋渔获物从港口出发被运输至各个需求市场的过程中,冷链配送方案的规划对于提高运输效率与降低成本投入等方面都起着至关重要的作用.为了提升配送效率和降低配送成本,根据渔获物受配送时间和环境温度等影响发生不同程度耗损的特点,引入低温能耗与需求时间窗等成本要素,建立了以配送服务时间最短和成本最小为目标的多目标冷链配送模型.根据所建立模型的决策变量,设计相应的遗传算法求解并结合某港口配送中心的算例进行分析.结果表明:本文提出的冷链物流配送模型可以为企业实现较少配送时间与较低成本,进而验证了模型的可行性.     

考虑订单优先级带时间窗的多车型开放式车辆路径问题研究

针对物流运输中具有优先级的配送订单情况以及新能源车辆、燃油车辆混合配送的车辆路径优化问题,同时考虑车辆可行驶区域限制、车辆载重量、客户送货时间需求、新能源车辆充电约束,构建以碳排放成本、货运成本和时间窗惩罚成本总和最小的目标函数。根据订单优先配送特征设计带有优先策略的粒子群算法求解问题,并基于条件采用适应性算例进行实验,验证算法对考虑优先级订单序列带有时间窗的多车型开放式车辆路径问题的有效性。     

考虑客户满意度的物流公司终端配送线路优化

【目的】针对物流公司终端配送线路优化问题,考虑客户满意度以及退货情况对配送方案的影响,力图优化配送线路,提高客户满意度。【方法】分析不同客户(收货、发货、退货)的特点,建立了基于软时间窗的顾客满意度函数,并构建了以配送总成本最低为目标的混合整数规划模型,进一步根据终端配送问题的特征设计了求解模型的模拟退火算法,最后通过Matlab软件和具体算例,进行模拟计算。【结果】通过比较有无考虑客户服务时间的两种情况的求解结果,验证了该算法的有效性和实用性。【结论】考虑终端配送过程中客户满意度以及退货情况的发生,可以减少配送成本、节约配送时间、提高客户满意度,极大地提高物流公司竞争力。     

基于顾客时间满意度的车辆路径问题

考虑到普通带时间窗约束的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windows,VRPTW)模型不能真正反映顾客对时间的偏好,故在车辆路径优化模型的基础上,结合顾客时间满意度函数,同时放松需求点经过即被服务的约束限制,允许多次经过同一需求点的情况发生,而需求点只能被同一辆车服务一次,建立了基于顾客时间满意度的车辆配送(vehicle routing problem with satisfaction,VRPWS)模型,并利用模拟退火算法编程求解.为验证VRPWS模型的有效性进行了数值实验.实验结果表明:与传统的带软时间窗约束的车辆路径优化(vehicle routing problems with soft time window,VRPSTW)模型和VRPTW相比,VRPWS模型配送效益提升了170.0%和3.2%.分析结果表明该工作在一定程度上有助于物流企业在配送过程中提高顾客满意度和降低运输成本.     

基于混合遗传算法的应急物资配送路径优化

为解决突发事件下应急物资的配送路径优化问题,以配送车辆的固定成本、运输成本、违反最大载重量以及右时间窗的惩罚成本之和最小为目标,构建了带时间窗约束的应急物资配送路径优化模型;通过将遗传算法与节约算法、大规模邻域搜索算法相结合,设计出了一种混合遗传算法对模型进行求解;最后用算例仿真验证了模型和算法的可行性。实验结果表明:设计的混合遗传算法在求解过程和求解结果上都比标准遗传算法更优,可见能够为解决应急物资的配送路径优化问题提供科学的决策依据。     

动态需求下车间生产物流VRP优化

为适应智能工厂生产物流管控智能化与生产过程柔性化的要求,考虑"多品种、小批量"模式下生产节拍变动引起的物料配送和产品运输不确定因素,基于传统软时间窗提出一种曲线型软时间窗,构建在不同服务时间段的成本惩罚函数,以此表示客户对服务时间的满意度。在此基础上,考虑动态需求等特性,构建了以物流运输总成本、总时间成本最低和服务满意度最优的多目标车辆路径问题数学模型。模型求解采用改进的NSGA-Ⅱ算法,该算法采用两段式染色体编码方式进行编码,在迭代进化过程中,为提高交叉变异后解的质量,引入正态分布交叉算子,同时改进自适应交叉与变异概率公式。通过实例验证了目标模型和改进NSGA-Ⅱ算法的有效性和可行性。     

基于遗传算法的航空装备备件送修调度优化

针对航空部队备件配送效率低的实际,构建了带时间窗的双向多目标备件送修调度优化模型。该模型放松了对时间窗的约束,通过优化车辆路径方案,在一定行车总时间和单车车载容量的条件下,能以最少的车辆投入满足各作战部队的需求,有效降低了部队的运输服务成本。为解决模型求解中车辆数量的不确定性和行车路径的多选择性等问题,改进了遗传算法的染色体编码和进化算子,提高了算法的效率。理论分析和仿真试验表明,该算法能有效解决多目标规划情形下航空作战部队备件送修任务。     

多中心半开放式同时送取货的车辆路径问题研究

研究了带软时间窗约束的多配送中心半开放式同时送取货的车辆路径问题,所有客户点均存在送取两种需求,并采用同一辆车同时提供送取服务.车辆服务完路线上所有客户点后,不一定返回起始配送中心,可就近返回任意配送中心.在此条件下,构建了以车辆运输成本、车辆租赁成本、时间窗惩罚成本等总和最小为目标的优化模型.根据问题特征,设计了自适应精英遗传算法对该问题进行求解,引入自适应机制,根据个体的适应度动态地调节交叉和变异概率,采用精英保留策略将优秀个体进行遗传保留,不仅增强了算法的全局优化能力,还均衡了算法的局部搜索能力.通过案例仿真,验证了模型和算法的可行性和有效性.研究成果丰富了车辆路径问题的相关研究,为物流企业提供了一种决策参考.     

网购环境下基于时隙配送的时效产品订单履约方法

在B2C模式的网购环境下,订单总数庞大,但每个订单的需求量小、配送地址各异,并且从客户下单到产品送达客户手中存在时间差,这些特点对订单履约方法的柔性提出了高要求,给电子零售企业的发展带来了挑战.时隙作为配送中重要而稀缺的资源,其利用率的高低直接影响网络零售商的运营效率.良好的时隙分配方案可以提高订单履约率,从而提高配送的效益.笔者规避单目标研究不能够较为全面反映配送的实际问题,拟考虑从多目标角度对问题进行优化,建立既可以保证客户满意度,又能减少每辆车平均配送距离和每单平均配送成本的多目标规划模型.通过算例分析,模拟几种不同情况,综合优化模型在时间和成本水平下都较传统单目标更优,能使配送时隙综合效用最大,验证了模型的有效性和科学性.     

有时间窗车辆调度问题优化研究

电子商务物流企业将面临的是多批次、小批量、时间要求高、需求个性化的现代化市场.此时,配送车辆类型的选择、运输时间考虑、人员和车辆日常使用费用和加班费用、配送成本与配送线路选择,这些与传统的车辆调度有很大的差别,而且关系复杂、难以精确估算.因此,考虑电子商务环境下的物流配送特殊性,将传统车辆调度模型进行修改,为降低配送成本,将目标函数改为基于费用最小,即考虑到正常和加班的车辆行驶费用、车辆等待费用和人员费用等,同时,为提高配送服务质量和提高市场竞争力,将时间窗设为硬时间窗.由于车辆调度问题是NP难问题,采用改进遗传算法进行优化求解.     

基于满意度的可持续物流设施选址问题的多目标优化方法

【目的】为了研究可持续物流设施选址问题研究对企业供应链管理和物流配送服务中心的可持续性发展的影响。【方法】基于传统的无容量物流配送服务中心选址问题，引入满意度函数衡量客户对物流配送服务中心提供服务水平的平均满意程度，建立了以经济成本最小化、客户平均满意度最大化和二氧化碳排放量最小化为目标的一个多目标优化模型。【结果】基于多目标优化问题经典的ε 约束标量化方法和贪婪算法思想提出了多目标优化模型的一个求解算法。【结论】提出的多目标优化方法能够在较高的满意度下获得更优的经济成本和碳排放量，为更好地解决无容量物流配送服务中心选址问题提供了一个新的方法。